République Algérienne Démocratique et Populaire...

République Algérienne Démocratique et Populaire Université Abou Bakr Belkaid– Tlemcen

Faculté des Sciences Département d’Informatique

Mémoire de fin d’études

Pour l’obtention du diplôme de Master en Informatique

Option: Système d’Information et de Connaissances (S.I.C)

Thème Etude et proposition d’un modèle

d’économie d’énergie pour les réseaux de capteurs sans fil :

Application médicale sportive

Réalisé par :

- Hichem HADDOU BENDERBAL - Imen KOULOUGHLI

Présenté le 26 septembre 2012 devant le jury composé de MM.

- Mr. Amine CHIKH (Président)

- Mr. Hassine MOUNGLA (Encadreur)

- Mme. Souad KHITRI (Co-Encadreur)

- Mr. Amine BOUDEFLA (Examinateur)

- Mr. Mohammed LEHSAINI (Examinateur)

Année universitaire : 2011-2012

I

« Tout dépend des perspectives, Alors soyez créatifs »

HB. Hichem 2012

II

Remerciements

Au nom d’ALLAH, le Tout Miséricordieux le plus grand merci lui revient de nous avoir

guidé vers le droit chemin, de nous avoir aidé tout au long de nos années d’étude et pour

toutes ses grâces qui nous entourent.

Nous adressons nos remerciements les plus sincères à toutes les personnes qui nous ont

apporté leur aide et qui ont contribué à l’élaboration de ce mémoire.

Nous tenons à remercier sincèrement Monsieur Hassine Moungla, qui, en tant

qu’encadreur de ce mémoire, s'est toujours montré à l'écoute et très disponible tout au

long de la réalisation de notre travail, ainsi que pour l'aide et le temps qu'il a bien voulu

nous consacrer et sans qui ce mémoire n'aurait jamais vu le jour.

Nos remerciements s’adressent également à Madame Souad Khitri: notre enseignante et

co-encadreur pour sa générosité, sa confiance, et la grande patience dont elle a su faire

preuve malgré ses charges.

Nous exprimons notre gratitude à Monsieur Chems Eddine Benmoussat qui a accepté de

répondre à nos questions avec gentillesse, et pour tous ses conseils.

Nous remercions aussi les membres du jury Mr A.CHIKH d’avoir accepté de présider

ce jury, Mr A.BOUDEFLA et Mr M.LEHSAINI d’avoir accepté d’évaluer et

d’examiner ce travail, et de consacrer une partie de leurs précieux temps afin de le juger

au mieux.

Enfin, nous adressons nos plus sincères remerciements à tous nos proches et amis, qui

nous ont toujours soutenus et encouragés au cours de la réalisation de ce mémoire. Nous

remercions particulièrement nos parents pour leur contribution, leur soutien et leur

patience. Merci à tous et à toutes.

III

Dédicaces

Je dédie ce mémoire à ma nièce adorée Lydia qui m’apporte énormément de bonheur

et de joie.

Je dédie également ce mémoire à mes deux sœurs kamila et sihem qui ont toujours su

m’aider et m’encourager à aller de l’avant.

A mes parents qui m’ont soutenu à faire mes premiers pas étant enfant, puis mes

premiers pas dans la vie d’adulte.

A ma tante Malika qui m’a toujours épaulée quand j’en eu besoin.

K. Imen

IV

Dédicaces

Je dédie ce petit travail

A ma grand-mère paix à son âme,

A mes très chers parents pour tous leurs sacrifices et efforts durant ces longues années,

A mon très cher oncle Habib et à ma deuxième chère mère Fatiha de m’avoir accueilli

en tant que fils,

A mes frères Djamel, Amine, Otman et Ayoub,

A mes sœurs Soumaia et aya,

A toute la famille HADDOU BENDERBAL,

A tous mes amis spécialement Oussama, Tariq, SAKY, Saouli, Fayssal, Fethi et Elhadi,

A toute la promotion Informatique qui contient mes très chers collègues,

Au Club Universitaire Scientifique de Tlemcen CLUST et surtout au noyau,

Finalement je le dédie avec un grand plaisir aux chercheurs qui contribuent chaque jour

pour nous apporter les merveilles des sciences et aux futurs chercheurs qui vont

continuer à donner.

HB. Hichem

V

Résumé

Dans ce mémoire, nous nous sommes tout d'abord focalisés sur des réseaux de capteurs

sans fils de petite taille dans le domaine médico-sportif. Nous avons conçu une solution

protocolaire dédiée pour le routage dynamique et l’économie d’énergie, cette solution

nommée « DREEM : Dynamic Routing Energy Efficient Model» est composée de :

Une stratégie de mise en veille que nous proposons permettant d’étendre la

durée de vie du réseau.

Un algorithme de localisation « CTA : Closer Tracking Algorithme » pour

localiser les capteurs en se basant sur la métrique « RSSI : Received Signal

Strength Indication ». Pour adopter cet algorithme à notre cas d’étude nous lui

avons apporté les modifications nécessaires afin de déterminer dans quel état se

trouvait l’athlète et selon cet état il était possible de choisir une topologie pour

appliquer le troisième algorithme d’un protocole de routage ELQR (Energy and

Link Quality based Routing).

Le protocole de routage ELQR : L’avantage qu’offre ELQR en plus de prendre

en considération l’état du lien est le fait d’avoir une colonne de plus dans les

tables de routage spécialement dédiée à l’énergie résiduelle des nœuds voisins.

Mots clés : Réseaux de capteurs sans fil, capteurs médicaux-sportifs, capteur intelligent,

WBAN, Routage dynamique, RSSI, Economie d’énergie.

VI

Glossaire ACA Approximately Closer Approach

AoA Angle of Arrival

CTA Closer Tracking Algorithm

CTP Collection Tree Protocol

DREEM Dynamic Routing Energy Efficient Model

ELQR Energy and Link Quality based Routing

ETX Expected Transmission Count

FPT Fingerprinting

HEED Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustring

GEAR Geographic and Energy Aware Routing

LEACH Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy

LQE Link Quality Estimator

PRR Packet Reception Ratio

QoS Quality of Service

RCSF Réseaux de Capteurs Sans Fil

RSSI Received Signal Strength Indication

RTT Real Time Tracking

SAR Sequential Assignment Routing

SPIN Sensor protocol for Information via Negotiation

SRB Saved ReBroadcast

TEEN Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol

TDoA Time Difference of Arrival

ToA Time of Arrival

WBAN Wireless Body Area Network

WSN Wireless Sensor Network

VII

Table des matières 1 Réseaux de capteurs sans fil ...................................................................................3

1.1 Introduction .....................................................................................................4

1.2 Capteur ...........................................................................................................4

1.2.1 Unité de captage .......................................................................................4

1.2.2 Unité de traitement ...................................................................................4

1.2.3 Unité de communication...........................................................................4

1.2.4 Unité de contrôle d'énergie .......................................................................5

1.3 Réseaux de capteurs ........................................................................................6

1.3.1 Définition .................................................................................................6

1.3.2 Composition d’un réseau de capteurs........................................................6

1.3.3 Types d’architectures des réseaux de capteurs ..........................................7

1.3.4 Caractéristiques des réseaux de capteurs ...................................................7

1.4 WBAN (Wireless Body Area Network) ...........................................................9

1.5 Économie d’énergie des capteurs .....................................................................9

1.5.1 Etat de capteur ....................................................................................... 10

1.5.2 Optimisation de la consommation d’énergie ........................................... 10

1.6 Mobilité ........................................................................................................ 11

1.7 Architecture protocolaire ............................................................................... 12

1.8 Protocoles ..................................................................................................... 13

1.8.1 Performance d’un protocole de diffusion ................................................ 13

1.8.2 Mécanismes utilisés pour atteindre les caractéristiques requises des WSNs (Wireless Sensor Network) ................................................................................... 14

1.8.3 Clustring ................................................................................................ 15

1.8.4 Classification des protocoles de routage des RCSF ................................. 16

1.9 Conclusion .................................................................................................... 19

2 Etat de l’art .......................................................................................................... 20

2.1 Introduction ................................................................................................... 21

2.2 Travaux de recherche sur les réseaux de capteurs sans fil .............................. 21

2.2.1 MOBINET ............................................................................................. 21

2.2.2 Un capteur pour sportifs ......................................................................... 21

2.2.3 Xtremlog ................................................................................................ 22

2.2.4 Des capteurs de pression ultra souples .................................................... 22

2.2.5 Limites sur la Durée de vie de Réseau .................................................... 22

VIII

2.2.6 Diffusion et couverture basées sur le clustering dans les réseaux de capteurs 23

2.2.7 Étude Comparative des Protocoles de communication sans fil ................ 23

2.3 Estimations des distances dans les RCSF ....................................................... 24

2.3.1 RSSI (Received Signal Strength Indicator) ............................................. 25

2.3.2 Time Difference of Arrival (TDoA) ....................................................... 25

2.3.3 Angle of Arrival (AoA) .......................................................................... 26

2.3.4 Time Of Arrivals .................................................................................... 26

2.4 Synthèse ........................................................................................................ 27

2.5 Conclusion .................................................................................................... 29

3 Conception du Modèle DREEM ........................................................................... 30

3.1 Introduction ................................................................................................... 31

3.2 Dynamic Routing Energy Efficient Model (DREEM) .................................... 32

3.2.1 Architecture du modèle DREEM ............................................................ 32

3.2.2 Réseau de capteurs sans fil ..................................................................... 32

3.2.3 Stratégie de mise en veille ...................................................................... 37

3.2.4 Choix dynamique de la topologie ........................................................... 39

3.2.5 Routage avec économie d’énergie .......................................................... 43

3.2.6 Fonctionnement du modèle .................................................................... 46

3.2.7 Schématisation du Modèle DREEM ....................................................... 50

3.3 Conclusion .................................................................................................... 52

IX

Liste des figures FIGURE 1.1: COMPOSANTS D'UN CAPTEUR [10] ................................................................5

FIGURE 1.2 COMPOSITION D’UN RESEAU DE CAPTEURS SANS FIL [4] ................................6

FIGURE 1.3 ARCHITECTURES ADOPTEES POUR LES RESEAUX DE CAPTEURS [10] ................7

FIGURE 1.4 PILE PROTOCOLAIRE [8] .............................................................................. 13

FIGURE 1.5 CLUSTRING [5] ........................................................................................... 16

FIGURE 3.1 ARCHITECTURE DU MODELE DREEM ......................................................... 32

FIGURE 3.2 EMPLACEMENT DES CAPTEURS SUR LE CORPS DE L'ATHLETE ........................ 33

FIGURE 3.3 EMPLACEMENT DES CAPTEURS ET TOPOLOGIE POUR L'ETAT A VOS MARQUES 34

FIGURE 3.4 EMPLACEMENT DES CAPTEURS ET TOPOLOGIE POUR L'ETAT PRETS................ 35

FIGURE 3.5 EMPLACEMENT DES CAPTEURS ET TOPOLOGIE POUR L'ETAT PARTEZ ............. 36

FIGURE 3.6 EMPLACEMENT DES CAPTEURS ET TOPOLOGIE POUR L'ETAT REPOS ............... 36

FIGURE 3.7 ARCHITECTURE D'ELQR [28] ..................................................................... 44

FIGURE 3.8 LOCALISATION DE LA MAIN DROITE ............................................................. 50

FIGURE 3.9 ROUTAGE AVEC DREEM............................................................................ 51

X

Liste des tableaux

TABLEAU 2.1 COMPARAISON ENTRE LES PROTOCOLES DE COMMUNICATION [18]............ 24

TABLEAU 3.1 ROLE DES CAPTEURS ............................................................................... 38

TABLEAU 3.2 PROPOSITION D'UNE STRATEGIE DE MISE EN VEILLE ................................. 39

TABLEAU 3.3 LES TERMES PRIMITIFS DE L'ALGORITHME CTA ........................................ 40

TABLEAU 3.4 LES TERMES PHYSIQUE DE L'ALGORITHME CTA ....................................... 40

TABLEAU 3.5 LES TERMES DRIVES DE L'ALGORITHME CTA............................................ 40

TABLEAU 3.6 PSEUDO CODE CTA (1) [27] .................................................................... 41

TABLEAU 3.7 PSEUDO CODE CTA (2) [27] .................................................................... 42

TABLEAU 3.8 MODIFICATIONS SUR ETAPE 1 DE CTA ..................................................... 42

TABLEAU 3.9 MODIFICATIONS SUR ETAPE 4 DE CTA ..................................................... 43

TABLEAU 3.10 MODIFICATIONS SUR ETAPE 2 D’ELQR .................................................. 45

TABLEAU 3.11 ALGORITHME DU MODELE DREEM (1) ................................................. 47



Introduction Générale

1

Introduction générale Actuellement, l’avancement technologique réalisé dans les domaines des

technologies de communication sans fil, et la micro-électronique permettent de créer de

petits systèmes communicants équipés de capteurs à un cout raisonnable. De ce fait, un

nouveau domaine de recherche est apparu offrant des solutions économiquement

intéressantes, qui est le domaine des réseaux de capteurs sans fil. Leurs rôles est de

collecter des données d’un environnement et de les diffuser au sein du réseau. Ce type

de réseaux de capteurs pourrait avoir de très diverses applications.

Les nœuds capteurs composants le réseau disposent généralement de faibles

capacités de calcul, de mémoire et d'énergie, l'accès au médium radio étant l'élément le

plus couteux. Ainsi réduire cette consommation(en réduisant le nombre de paquets

circulant dans le réseau) et prolonger la durée de vie du réseau représentent un énorme

défi. En effet, un réseau de capteurs ne peut survivre s’il perd trop de nœuds ce qui

engendre des pertes de communication dues à une trop grande distance entre les

capteurs.

Les réseaux de capteurs peuvent être programmés à un grand nombre de fins, telles

que le contrôle d'intrusions, le calcul de températures, le calcul de changements

climatiques, parmi ces objectifs nous trouvons la surveillance médicale des patients ou

même la surveillance des athlètes. En implantant des capteurs sur l’athlète, ces derniers

doivent être placés de manière intelligente dans le but de ne pas le gêner lors de son

activité physique. Ces capteurs pourront communiquer entre eux pour ensuite reléguer

les informations collectées à la station de base.

L’un des problèmes majeurs de ces réseaux de capteurs est de trouver le protocole

de routage le mieux adapté afin de consommer le moins d’énergie possible.

Effectivement, la plupart des recherches actuelles se focalisent soit sur des protocoles

d’accès au médium, soit sur des protocoles de routage sans tenir compte de la possibilité

que certains des capteurs composant le réseau soient mobiles (des capteurs positionnés

sur les bras et/ou pieds) ce qui implique un changement momentané de la topologie.

Dans ce contexte s’insert notre travail, qui consiste à proposer une solution sous

forme d’un modèle que nous avons baptisé « DREEM : Dynamic Routing Energy

Efficient Model ». Ce modèle se base sur l'intelligence artificielle permettant d’une

part de répondre au souci de mobilité dans un réseau à fortes contraintes, et d’autre part

d'économiser l'énergie des capteurs et ainsi celle du réseau, de telle sorte à ce que la

Introduction Générale

2

qualité du monitoring ne soit pas affectée et que le routage des informations soit

optimale.

La suite de notre document est composée de trois chapitres :

le premier présente des généralités sur les réseaux de capteurs.

le second dresse un état de l’art sur les travaux portant sur les défis mentionnés.

le troisième chapitre décrit le modèle « DREEM» que nous proposons comme

solution aux problèmes de routage dynamique et d’économie d’énergie.

Chapitre I : Réseaux de capteurs sans fil (RCFS)

3

1 Réseaux de capteurs sans fil


4

1.1 Introduction Grâce aux avancées technologiques, il est aujourd’hui possible de produire en masse

des systèmes d’une taille extrêmement réduite (de quelques centimètres) et embarquant

des unités de calcul et de communication sans fil pour un coût réduit. Possédant ces

caractéristiques, les nœuds capteurs sont capables de générer et d’échanger des données

d’une manière autonome et complètement transparente pour les utilisateurs.

Les réseaux de capteurs sans fils sont constitués de nœuds (capteurs) qui possèdent des

capacités particulières comme l’auto-organisation, rapidité de déploiement, tolérance

aux erreurs et leur faible cout.

Nous présentons dans ce chapitre le fonctionnement des réseaux de capteurs sans fils en

mettant l’accent sur les démarches et les principes permettant d’économiser l’énergie

ainsi que les protocoles facilitant la mobilité.

1.2 Capteur Un capteur sans fil est un petit dispositif électronique capable de mesurer une valeur

physique environnementale (température, lumière, pression, etc.), et de la communiquer

à un centre de contrôle via une station de base. Il est composé de quatre unités de base:

l’unité de captage, l’unité de traitement, l’unité de communication et l’unité de contrôle

d’énergie [1], la figure 1.1 montre les différents composants d’un capteur.

1.2.1 Unité de captage Elle englobe généralement deux sous-unités, le capteur lui même en plus d'un

convertisseur analogique-numérique (CAN) qui transforme les signaux analogiques

produits par les capteurs.

1.2.2 Unité de traitement Elle comprend un processeur généralement associé à une petite unité de stockage.

Elle fonctionne à l'aide d'un système d'exploitation spécialement conçu pour les micro-

capteurs (TinyOS par exemple) [2]. Elle exécute les protocoles de communication qui

permettent de faire "collaborer" le nœud avec les autres nœuds du réseau. Elle peut

aussi analyser les données captées pour alléger la tâche du nœud puits.

1.2.3 Unité de communication Elle effectue toutes les émissions et réceptions des données sur un médium « sans-

fil ». [3]


5

1.2.4 Unité de contrôle d'énergie Un micro-capteur est muni d'une ressource énergétique (généralement une batterie).

Etant donné sa petite taille, cette ressource énergétique est limitée et généralement non-

remplaçable. L'énergie est la ressource la plus précieuse dans un réseau de capteurs, car

elle influe directement sur la durée de vie des micro-capteurs et donc du réseau entier.

L'unité de puissance constitue donc un système essentiel. Elle doit répartir l'énergie

disponible aux autres modules, de manière optimale (par exemple en réduisant les

dépenses inutiles et mettant en veille les composants inactifs). Cette unité peut aussi

gérer des systèmes de rechargement d'énergie à partir de l'environnement via des

cellules photovoltaïques. Afin d'étendre la durée de vie totale du réseau, il est possible

d'utiliser des systèmes de rechargement d'énergie basés sur l'extraction de cette énergie

à partir de l'environnement observé. Les cellules solaires sont un exemple typique de

ces systèmes.

On trouve aussi des capteurs qui possèdent d’autres composants additionnels :

Système de localisation Il fournit des informations sur la localisation requise par les techniques de routage

telle que GPS (Global Position System).

Mobilisateur Il est appelé si le nœud capteur doit être déplacé pour accomplir la requête à traiter.

Figure 1.1: Composants d'un capteur [10]


6

1.3 Réseaux de capteurs

1.3.1 Définition Un réseau de capteurs sans fil est un réseau ad hoc avec un grand nombre de nœuds

qui sont des micro-capteurs capables de récolter et de transmettre des données

environnementales d'une manière autonome. La position de ces nœuds n'est pas

obligatoirement prédéterminée. Ils peuvent être aléatoirement dispersés dans une zone

géographique, appelée « champ de captage » correspondant au terrain d'intérêt pour le

phénomène capté. [3]

Dans les télécommunications, les médiums de transmission peuvent être classés

selon deux types de supports différents : filaire et sans fil. Les supports filaires sont les

câbles électriques, des fibres optiques ; tandis que les supports sans fil sont les ondes

radio, les ondes lumineuses, magnétiques d’où les deux types de réseaux de capteurs

filaires et sans fils.

Tel réseau ne se limite pas à un domaine particulier mais il peut s’adresser à une

diversité de secteurs comme la biologie, la chimie, l’environnement, ainsi que la

surveillance sismique et même la télésurveillance personnelle… [4]

1.3.2 Composition d’un réseau de capteurs Un réseau de capteurs comme montré dans la figure 1.2 est constitué de plusieurs

nœuds (capteurs) répartis dans une zone. Ces nœuds sont reliés à une ou plusieurs

passerelles appelées «Sink», « puits » ou encore « station de base » dont le rôle est

d’assurer l’interconnexion avec les autres réseaux (internet, satellite,…) et de récupérer

les données.

Figure 1.2 Composition D’un réseau de capteurs sans fil [4]


7

1.3.3 Types d’architectures des réseaux de capteurs Dans les réseaux de capteurs les architectures choisies suivent les applications et les

techniques utilisées pour faire acheminer l’information des capteurs à la station de base.

Une taxonomie des applications peut être dérivée et l’adaptabilité d’algorithmes à ce

genre de scénario peut être évaluée [10].

L’acheminement de l’information des capteurs vers la station de base peut suivre

quatre formes. D’une part dans les architectures à plat, les capteurs peuvent

communiquer directement avec la station de base en utilisant une forte puissance, ceci

engendre une forte consommation d’énergie (figure 1.3 (a)).Ou via un mode multi sauts

avec des puissances très faibles (figure 1.3 (b)).

D’autre part dans les architectures hiérarchisées, le nœud représentant le cluster,

appelé cluster-Head, transmet directement les données à la station de base (figure1.3

(c)), ou via un mode multi-saut entre les cluster-Head (figure 1.3 (d)).

1.3.4 Caractéristiques des réseaux de capteurs Les principales caractéristiques des réseaux de capteurs sont :

a) Densité « importante » des nœuds Les réseaux de capteurs se composent généralement d’un nombre très important de

nœuds pour garantir une couverture totale de la zone surveillée. Ceci engendre un

Figure 1.3 Architectures adoptées pour les réseaux de capteurs [10]


8

niveau de surveillance élevé et assure une transmission plus fiable des données sur l’état

du champ de capteur.

b) Topologie dynamique La topologie des réseaux de capteurs instable est le résultat des trois facteurs

essentiels suivants :

Mobilité des nœuds : les nœuds capteurs peuvent être attachés à des objets

mobiles qui se déplacent librement et arbitrairement, introduisant ainsi une

topologie instable du réseau.

Défaillance des nœuds : du fait de l’autonomie énergétique limitée des nœuds,

la topologie du réseau n’est pas fixée (les nœuds « morts » sont, d’un point de

vue logique, simplement supprimés).

Ajout de nouveaux nœuds : de nouveaux nœuds peuvent facilement être

rajoutés. Il suffit de placer un nouveau capteur qui soit dans la portée de

communication d’au moins un autre nœud capteur du réseau déjà existant.

c) Auto organisation L’auto organisation s’avère très nécessaire pour ce type de réseau afin de garantir sa

maintenance. Comme la topologie du réseau peut être instable, ce dernier devra être

capable de s’auto organiser pour continuer ses applications.

d) Tolérance des erreurs Le réseau doit être capable de maintenir ses fonctionnalités sans interruptions en cas

de défaillance d'un ou plusieurs de ses capteurs. Cette défaillance peut être causée par

une perte d'énergie, ou par dommage physique ou interférence de l'environnement.

e) Scalabilité Les réseaux de capteurs peuvent contenir des centaines voire des milliers de nœuds

capteurs. Un nombre aussi important engendre beaucoup de transmissions inter nodales

et nécessite que le nœud « Sink » soit équipé d’une mémoire importante pour stocker les

informations reçues.

La communication dans les réseaux de capteurs

La communication dans les réseaux de capteurs est très différente que celle que nous

retrouvons dans les réseaux IP. En effet Il n’y a pas généralement de communication

capteur-à-capteur (pair-à-pair). A la place, les capteurs envoient les mesures directement

ou en mode multi-sauts à une ou plusieurs stations de base. [5]


9

Domaines d’application

La diminution de taille et de coût des micro-capteurs, l'élargissement de la gamme

des types de capteurs disponibles (thermique, optique, vibrations,...) et l'évolution des

supports de communication sans fil, ont élargi le champ d'application des réseaux de

capteurs. Parmi ces applications nous trouvons :

Les applications militaires.

Les applications à la sécurité.

Les applications environnementales.

Les applications médicales :

Dans le domaine médico-sportif, les capteurs permettent d’étudier la physiologie

sportive et le diagnostic de quelques maladies à partir de mesures physiologiques telles

que : la tension artérielle, les battements du cœur, ... ceci à l’aide des capteurs ayant

chacun une tâche bien particulière. Grace à l’introduction de ces capteurs, il sera alors

possible de suivre l’évolution physique d’un sportif et aussi de détecter d’éventuelles

situations anormales.

1.4 WBAN (Wireless Body Area Network) Un nombre petit de capteurs, stratégiquement placés ou implantés sur le corps d’un

patient. Les capteurs peuvent créer un réseau de capteurs sans fil placé sur le corps

humain nommé WBAN (Wireless Body Area Network). Ces réseaux sont utilisés pour

surveiller les signes vitaux, fournir un feedback temps réel afin de permettre aux

patients une procédure de diagnostic via un suivi continu des conditions chroniques ou

même récupérer le progrès d’une maladie ou d’une opération chirurgicale.

1.5 Économie d’énergie des capteurs La durée de vie est un élément indispensable pour tout réseau de capteurs sans fil.

L’objectif d’une application d’un réseau de capteurs est d’avoir des nœuds placés sur le

terrain pour une longue durée (semaines, mois,…). Le facteur essentiel qui limite la

durée de vie d’un capteur par conséquence du réseau de capteurs est l’énergie. Comme

la seule source d’énergie d’un capteur est une batterie à durée de vie limitée,

l’optimisation énergétique doit être prise en considération quelque soit le problème

traité. En effet, un réseau de capteurs ne peut pas survivre si la perte de nœuds est très

importante car ceci engendre des pertes de communications dues à une très grande

distance entre les nœuds restants. Donc il est très important que les batteries durent le


10

plus longtemps possible, étant donné que dans la plupart des applications il est

impossible de retourner les changer.

Ainsi, le modèle de consommation d’énergie [6] dans un nœud capteur est défini

comme suit :

Énergie de détection d’évènements : c’est l’énergie consommée par un

nœud capteur lors de l’activation de son unité d’acquisition et de collecte de

données. Le coût de cette énergie dépend du type spécifique du capteur

(image, son, température, etc.) et des tâches (échantillonnage et conversion

des signaux physiques en signaux électriques, conditionnement des signaux

et conversion analogique-numérique, etc.) qui lui sont assignées.

Énergie de traitement de données : c’est l’énergie consommée par un

nœud lors de l’activation de son unité de traitement de données (opérations,

lecture/écriture en mémoire).

Énergie du transmetteur radio : c’est l’énergie consommée par un nœud

lors de l’activation de son unité de transmission. Cette énergie est beaucoup

plus élevée que celle dissipée par l’unité de traitement. Il a été démontré

dans (Pottie et Kaiser, 2000) que la transmission d’un bit d’information peut

consommer autant que l’exécution de quelques milliers d’instructions.

1.5.1 Etat de capteur Un nœud capteur peut se trouver dans l’un des quatre états suivants [7]: actif en

mode d’écoute, actif en mode de traitement de données, actif en mode de transmission

ou non actif en mode veille. Un capteur est en veille lorsque sa radio est éteinte, dans ce

cas sa consommation d’énergie est presque nulle. En effet, la principale source de

consommation d’énergie d’un capteur est l’utilisation du réseau sans fil via son module

de radiocommunications. Cette consommation d’énergie peut être réduite par la

diminution de la transmission des données, d’où la nécessité du traitement local.

1.5.2 Optimisation de la consommation d’énergie Plusieurs solutions, à la fois matérielles et logicielles, ont été proposées afin

d’optimiser la consommation d’énergie pour maximiser la durée de vie du réseau de

capteurs. Par exemple les fondeurs des systèmes électroniques, cherchent à produire des

composants dédiés aux réseaux de capteurs offrant le meilleur rapport puissance/watt

consommé. Du coté des batteries, nous constatons plusieurs tentatives d’évolution. Au

niveau logiciel, le but est de concevoir des algorithmes non complexes distribués pour


11

minimiser la consommation d’énergie, et des protocoles (routage par exemple) à

moindre communication. Une autre solution proposée pour économiser l’énergie des

capteurs consiste à les mettre en état de veille. Dans le cas d’un déploiement redondant,

les protocoles d’ordonnancement d’activité permettent aux capteurs redondants de

passer du mode actif, dans lequel ils participent à la vie du réseau, au mode en veille.

Les décisions de changement d’état peuvent être prises par une entité centrale avec une

connaissance globale du réseau, ou par les nœuds eux-mêmes qui se basent alors

uniquement sur des informations de voisinage.

1.6 Mobilité Dans cette section, nous illustrons brièvement les différences entre les réseaux de

capteurs statiques et mobiles.

Un réseau de capteurs statique ne considère aucune mobilité des nœuds, ni de

l’observateur, ni de la zone d’intérêt. Dans ce cas, les capteurs sont regroupés pour

capter par exemple la température dans une région déterminée. Cela exige une mise en

place initiale des infrastructures de communication afin de créer le chemin entre

l’observateur et les capteurs.

Dans un réseau de capteurs mobile les nœuds, la zone d’intérêt, et l’observateur sont

mobiles. Si les nœuds se déplacent, cela implique un changement de la zone d’intérêt

qui devient alors « mobile ». Comme la zone se change, l’observateur sera obligé de

reconstruire le chemin d’accès et de briser l’ancien. Dans ce cas l’observateur a intérêt à

construire plusieurs chemins entre lui et les nœuds et à choisir le plus bénéficiaire.

Comment un nœud peut-il être mobile ? Il peut être attaché à un robot, à un être humain,

véhicule, etc.

L’objectif des réseaux de capteurs mobiles est de recueillir plus d’informations sur

un environnement en utilisant moins de nœuds capteurs, et de permettre au réseau

d’organiser lui-même ses nœuds. En outre, il devient capable de déplacer ses capteurs

dynamiquement selon les changements environnementaux, ce qui le rend adaptable à

l’évolution de son environnement.

La mobilité est une question clé pour les réseaux de capteurs. Lorsque la mobilité

est trop fréquente, elle ne peut être considérée comme un problème secondaire. Ainsi, la

détection des voisins et la reconfiguration du réseau exige habituellement un nombre

important de messages de contrôle de la topologie, donc une dépense importante

d’énergie. En outre, un autre type de mobilité pourrait être pris en compte, qui est la


12

mobilité de la station de base ou les deux types de dispositifs peuvent être mobiles

simultanément.

1.7 Architecture protocolaire Une pile protocolaire est utilisée par tous les nœuds capteurs, elle combine routage

et gestion d’énergie et intègre les données avec les protocoles réseaux. Elle favorise les

efforts de coopération entre les nœuds capteurs, et communique de façon efficace (en

terme d’énergie) à travers le support sans fil.

Cette pile comprend plusieurs couches :

Couche application : selon les tâches de détection, différents types de logiciels

d’application peuvent être construits et utilisés dans cette couche.

Couche transport : qui contribue au maintien du flux de données si

l’application du réseau de capteurs l’exige.

Couche réseau : qui s’occupe de l'acheminement des données fournies par la

couche transport.

Couche liaison de données : comme l'environnement est sujet au bruit et que

les nœuds-capteurs peuvent être mobiles, le protocole MAC doit tenir compte de

la consommation d'énergie et doit être en mesure de réduire les collisions entre

les nœuds voisins lors d'une diffusion par exemple.

Couche physique : qui répond aux besoins d'une modulation simple mais

robuste, et de techniques de transmission et de réception.

En outre cette pile comporte trois plans :

Plan de gestion d’énergie : gère la consommation de l’énergie.

Plan de gestion de mobilité : gère les mouvements.

Plan de gestion des tâches : pour la répartition des tâches entre les nœuds

capteurs.

Ces plans aident les nœuds-capteurs à coordonner les tâches de détection et à réduire

l'ensemble de la consommation d'énergie. La figure 1.4 montre les différentes couches

et plans de cette pile.


13

Figure 1.4 pile protocolaire [8]

1.8 Protocoles Il existe plusieurs algorithmes et protocoles de diffusion dans les réseaux de

capteurs, ces derniers représentent la partie la plus consommatrice d’énergie puisque le

cout de communication entre les capteurs et la station de base ou bien l’envoi d’une

requête a tous les capteurs par la station de base est élevé, en plus ils ne sont pas

toujours efficaces.

Dans cette section, nous présentons et nous analysons les différentes approches liées

à ce problème ainsi que les protocoles sous-jacents à ces approches pour tirer profit de

leurs avantages et d’éviter leurs limitations.

1.8.1 Performance d’un protocole de diffusion Afin d’assurer à la fois la mobilité et l’économie d’énergie deux objectifs

primordiaux des réseaux de capteurs, il faut que la technique ou bien le protocole de

diffusion soit efficace, et pour assurer cette efficacité nous devons suivre certains

critères [5] parmi ces derniers nous trouvons :

Extensibilité : il supporte le passage à l’échelle sans présenter de goulots

d’étranglement.

Accessibilité : cette propriété reflète le taux de nœuds recevant le message de

diffusion par rapport au nombre total de nœuds accessibles à partir du nœud

source. Un protocole est dit parfait si tous les nœuds sont accessibles à partir de

la source (RE=100%). Si le taux d’accessibilité d’un protocole est inférieur à

90%, le protocole est considéré comme invalide. Notons qu’il existe des


14

protocoles qui fonctionnent en meilleur effort (best effort), et qui ont un taux

d’accessibilité de l’ordre de 90% et plus.

Rediffusion économisée (Saved ReBroadcast ou SRB) : SRB représente le

pourcentage de nœuds recevant le message de diffusion et ne le réémettant pas.

Soit N r le nombre de nœuds recevant le message de diffusion et N t le nombre

de nœuds qui le transmettent, alors le taux de la rediffusion économisée est :

SRB = (N r N t)/N r.

Consommation énergétique : l’énergie est considérée comme une ressource

précieuse dans les réseaux de capteurs, sa conservation est indispensable pour

garantir une longue durée de vie aux réseaux puisqu’il est généralement

impossible de recharger les batteries des capteurs. Cette consommation est

optimisée quand le nombre de messages retransmis et le nombre de réceptions

redondantes sont réduits.

Consommation de la bande passante : la minimisation du nombre de messages

redondants optimise la consommation de la bande passante.

Latence : délai entre l’émission par la source et la dernière réception du

message de diffusion. C’est un critère déterminant dans les réseaux de capteurs

car il permet à l’usager d’intervenir rapidement à l’occurrence d’événement.

La chose la plus importante dans un réseau de capteurs c’est qu’il faut garantir la

fidélité du routage, c'est-à-dire il devrait exister au moins un chemin entre tous les

capteurs du réseau et la station de base. En plus il faudrait assurer la fidélité de

surveillance c’est-à-dire il existe au moins un capteur qui détecte un événement sur la

zone d’intérêt.

1.8.2 Mécanismes utilisés pour atteindre les caractéristiques requises des WSNs (Wireless Sensor Network)

Afin de réaliser les caractéristiques précédentes, des nouveaux mécanismes de

communications, d’architectures et de protocoles doivent être développés. Les

mécanismes typiques considérés dans les réseaux de capteurs sans fil sont : [8]

a) Communication multi-sauts Pour les communications à longue distance, l’utilisation des nœuds intermédiaires

pour transmettre les paquets, peut induire une réduction de l’énergie exigée.


15

b) Utilisation efficace d’énergie C’est là un mécanisme clé pour offrir et soutenir sur une durée longue

l’opérationnalité du réseau.

c) Auto-configuration Ce mécanisme est employé dans différents aspects des WSNs. Le nœud capteur

devrait être capable d’adapter ses paramètres de service pour tenir compte des

défaillances des autres nœuds, des obstacles et de l’ajout de nœuds au réseau.

d) Collaboration et traitement dans le réseau Selon l’application, il est parfois exigé qu’un groupe de nœuds de capteurs

interagissent afin de détecter un événement ou faire un traitement plus complet

d’informations. La considération des approches des offres de traitement dans le réseau

comme l’agrégation de données, qui réduisent la quantité de données transmises et par

conséquent améliore l’efficacité énergétique du réseau.

e) Data-centrique Dans des applications communes, les nœuds de capteurs sont déployés d’une

manière redondante, pour protéger le réseau contre des défaillances de nœuds. Dans une

approche « data-centric », l’identité d’un nœud particulier fournissant des données

devient non pertinente. Le plus important, ce sont les réponses générales que le WSN

offre à l’utilisateur.

1.8.3 Clustring L’approche de Clustring consiste à partitionner le réseau en un certain nombre de

clusters, plus homogènes selon une métrique spécifique ou une combinaison de

métriques, et former une topologie virtuelle. Les clusters sont généralement identifiés

par un nœud particulier appelé cluster-Head. Ce dernier permet de coordonner entre les

membres de son cluster, d’agréger leurs données collectées et de les transmettre à la

station de base. Il est sélectionné pour jouer ce rôle selon une métrique bien particulière

ou une combinaison de métriques. (Figure 1.5)


16

1.8.4 Classification des protocoles de routage des RCSF Les protocoles de routage pour les RCSF ont été largement étudiés, et différentes

études ont été publiées. Les méthodes employées peuvent être classifiées suivant

plusieurs critères comme [8]:

Hiérarchique ou plat : dans plat tous les nœuds sont du même niveau, type et

capacité, hiérarchique certains sont plus puissants que d’autres, certains peuvent

avoir des tâches que les autres n’ont pas. On parle de cluster dans hiérarchique et

chef de cluster (agrégation des données provenant d’un même cluster).

Data centric : requête de collecte d’un type de données.

Location aware : notion de position et de région, dépendance GPS.

Basé sur la QoS : taux de perte, délai, latence, consommation.

a) Protocoles Data-centric Ces protocoles supposent qu’il est difficile d’avoir des identifiants comme les

adresses MAC ou IP pour pouvoir communiquer entre les nœuds capteurs. Ne

demandent pas un mécanisme d’adressage. Les informations sont propagées de proche

en proche.

Envoient une annonce des données avant d’envoyer les données elles-mêmes, les

voisins intéressés demandent les données annoncées, les données sont ensuite envoyées.

Figure 1.5 Clustring [5]


17

SPIN (Sensor Protocol for Information via Negotiation). Annonce les

données par des paquets ADV(ADVertise), les nœuds intéressés répondent par

une REQ (REQuest) et ensuite les données sont envoyées. Le Point fort est que

la connaissance se limite au voisinage à un saut. Ne garantie pas la réception des

données : si le nœud destinataire ne se trouve pas à portée d’un nœud qui

annonce l’envoi, les données ne seront jamais transmises.

Direct Diffusion C’est l’inverse de SPIN : les nœuds intéressés par une

donnée diffusent une requête. Les nœuds voisins prennent en compte cette

requête, répondent en fonction et rediffusent à leur tour la requête.

b) Protocoles hiérarchiques Construction de clusters (groupe de nœuds) avec un chef par cluster qui se chargera

de transmettre les messages générés par son cluster aux autres chefs de clusters pour

atteindre la destination finale. Le choix du chef de cluster (cluster Head) est fait soit à

tour de rôle, soit selon le nombre de voisins en considérant comme cluster Head le

nœud avec le plus de voisins, soit selon le niveau de l’énergie résiduelle. Comme

exemple de ces protocoles on trouve LEACH et TEEN

c) Protocoles basés sur la position Dans les réseaux de capteurs, on considère que la position du nœud est plus

importante que son identité (adresse). Ce type de protocoles considère que les nœuds

connaissent leur position respective et sont capables de connaitre la position des autres

nœuds. Ainsi, cette information est utilisée pour diriger les messages vers la région dans

laquelle se trouve la destination.

GEAR (Geographic and Energy Aware Routing). Ce protocole de routage

découpe le réseau en régions. Chaque nœud connait le cout pour atteindre chaque

région. L’acheminement des paquets suit les étapes suivantes :

o Acheminer le paquet jusqu’à la région, en envoyant le paquet au nœud le

plus proche de la région parmi ses voisins et ayant le niveau d’énergie

résiduelle le plus élevé (fonction de distance et d’énergie),

o Acheminer le paquet dans la région de destination par une sorte de

diffusion si le nombre de nœuds n’est pas élevé, sinon la région est

découpée en sous-régions et le paquet est transmis individuellement à

chaque sous-région. Chaque paquet contient la région destination.

Chaque nœud connait sa position, son énergie résiduelle, la position et


18

l’énergie résiduelle de ses voisins (à la demande). Un lien existe entre

deux nœuds quand ils sont à portée et leur niveau d’énergie leur permet

d’effectuer l’envoi.

d) Protocoles basés sur la QoS Dans ce type de protocoles, les performances du réseau sont prises en compte pour

garantir un délai de bout-en-bout raisonnable qui répond aux besoins de l’application.

C’est surtout le cas des applications industrielles et militaires.

SAR (Sequential Assignment Routing). Basé sur la construction d’arbre à partir

des voisins du puits. Les liens de chaque arbre sont choisis en fonction du délai

observé et de l’énergie résiduelle des nœuds. Les données sont associées à un

niveau de priorité. La création des arbres est assez lourde.

SPEED Une métrique supplémentaire par rapport à GEAR : le délai. Se base sur

une table de positions. Il estime le délai sur chaque saut en calculant le délai

d’aller-retour (en retranchant le temps de traitement coté récepteur). Le prochain

saut est choisi parmi les voisins qui sont plus proches de la destination que le

nœud. [21]


19

1.9 Conclusion Dans ce premier chapitre, nous nous sommes focalisés sur les réseaux de capteurs

sans fil de manière générale.

Nous avons d’abord défini ce qu’est un capteur; nous avons ensuite établi la

composition des réseaux de capteurs, les architectures adoptées par ces derniers, leurs

principales caractéristiques, et les principaux domaines d’application de ce type de

réseaux. Nous sommes ensuite passés à la définition des BAN (Body Area Network) qui

représentent notre cas d’étude.

Ce premier chapitre traite en plus l’économie d’énergie des capteurs qui est l’un des

objectifs majeurs, la mobilité, et les différentes topologies des réseaux de capteurs.

Nous avons également vu quels étaient les principaux mécanismes qui permettaient

d’atteindre les caractéristiques requises pour les WSN (Wireless Sensor Network).

Nous avons conclu ce chapitre par la technique de Clustring.

Il est indispensable de présenter l’état de l’art dans le second chapitre basé sur

plusieurs travaux de recherches afin de pouvoir proposer notre propre modèle.

Chapitre II : Etat de l’art

20

2 Etat de l’art


21

2.1 Introduction Les objectifs majeurs des travaux de recherche sur les réseaux de capteurs sont :

minimiser la consommation d'énergie, tenir compte de la mobilité de certains capteurs

composant le réseau, et optimiser le routage des informations.

Dans le domaine médico-sportif, les réseaux de capteurs sans fils sont utilisés pour

assurer une surveillance permanente des organes vitaux de l’être humain grâce à des

micro-capteurs qui pourront être avalés ou implantés sous la peau, dans le but de

faciliter les études biomécaniques, la physiologie sportive et le diagnostic de quelques

maladies en effectuant des mesures physiologiques telles que : la tension artérielle, les

battements du cœur, ... à l’aide des capteurs ayant chacun une tâche bien particulière.

De nombreuses études de recherche ont été menées dans ce domaine ; nous citons

dans le chapitre actuel les principales.

2.2 Travaux de recherche sur les réseaux de capteurs sans fil

2.2.1 MOBINET Damien Roth et al. [9] ont abordé la notion de mobilité dans les réseaux de capteurs

sans fils, mais pas seulement. Bien que cette dernière soit un thème assez récent, ils

peuvent déjà entrevoir la prochaine étape : un capteur mobile pourra transiter à travers

différents réseaux. Cependant, il est très probable que le protocole de routage supporté

dans un réseau visité ne soit pas compatible avec celui supporté par le capteur mobile.

Sans support spécifique, il suffirait au capteur mobile de diffuser ses messages pour

qu’ils soient acheminés jusqu’au puits du réseau visité. Néanmoins, cela peut entrainer

des duplications de messages et donc une augmentation du trafic. Ils proposent Mobinet

dont l’objectif est de permettre à des capteurs mobiles de sélectionner leurs prochains

sauts au sein du réseau visité sans devoir participer au routage.

2.2.2 Un capteur pour sportifs Des capteurs mis au point dans le laboratoire de traitement de l’information visuel

du professeur Guang ZhongYang [10] ont été placés derrière l’oreille des athlètes et ont

permis d’enregistrer une multitude de données physiologiques telles que la posture,

l’accélération, la réaction du corps à des chocs. L’avantage qu’offrent ces capteurs est

leurs positions derrière l’oreille qui n’est pas gênante et qui ne trouble pas

l’aérodynamique du corps. Ils transmettent leurs données en temps réel à un ordinateur

portable, ce qui permet à l’entraineur de modifier sa tactique et ses conseils en fonctions

des informations qui s’affichent.

http://ubimon.doc.ic.ac.uk/vip/m354.html

http://ubimon.doc.ic.ac.uk/gzy/m365.html


22

2.2.3 Xtremlog Un projet de l’institut national de recherche en informatique et en automatique mené

par l’équipe D-NET de l’INRIA Grenoble Rhône-Alpes [11] a été mené dans le but de

mettre au point des méthodes de traitement et d’analyse automatique de grandes

quantités de données. Les données acquises durant les sept jours de course constitueront

une source d’informations inédite. Le choix du type et du positionnement des capteurs

doit permettre de recueillir des éléments pertinents en termes d’étude du mouvement

humain, des performances sportives et des adaptations à l’environnement, aux

conditions climatiques et à la fatigue.

2.2.4 Des capteurs de pression ultra souples Des chercheurs de l’Institut Fraunhofer ISC ont développé des capteurs de pression

souples. Ils sont réalisés avec un matériau stretch capable de se déformer de 100% [12]

Ces matériaux intelligents pourraient être intégrés dans les vêtements pour analyser des

séquences de mouvements, ce qui aiderait les athlètes à optimiser leur entraînement.

Tout en restant à peine perceptibles à tous.

D’autres travaux ont été réalisés dans le but d’économiser au maximum l’énergie

consommée par ces capteurs. Beaucoup de ces techniques sont résumées dans

« Conception et Évaluation des Performances d'un Protocole de routage pour les

Réseaux Ad hoc (TPA) » [13].

2.2.5 Limites sur la Durée de vie de Réseau Dans le projet « Limites sur la Durée de vie de Réseau », [14] les auteurs ont

cherché les bornes supérieures de l'extension de la durée de vie d'un réseau. Ils ont

illustré le compromis entre la densité des nœuds et la durée de vie du réseau pour une

technique de conservation d'énergie dans les réseaux ad hoc sans fils.

Bharadwaj et al. [15,16] ont étudié également la borne supérieure de la durée de vie

des réseaux de capteurs de type collecte de données (data-gathering sensor networks).

Ils supposent une source de données distribuée de façon aléatoire dans une région avec

une certaine densité de probabilité, et le puits (Station de Base) est situé en un point

fixe. Ils calculent la puissance minimale requise pour transmettre un bit de la source au

puits, puis ils calculent la borne supérieure de la durée de vie du réseau sur la base de

cette consommation minimale d’énergie.

Coleri et al. [17] ont étudié la durée de vie des réseaux de capteurs. Les réseaux

qu’ils considèrent dans leur étude sont organisés en arbres multi-sauts. Ils ont utilisé les


23

automates à états finis pour analyser la durée de vie des nœuds. Ils ont séparé les nœuds

en quatre groupes en fonction de leur distance au puits de données. Toutefois, leur

analyse est principalement axée sur la durée de vie des déférents nœuds au lieu de celle

du réseau.

2.2.6 Diffusion et couverture basées sur le clustering dans les réseaux de capteurs

L’une des solutions communément proposées pour la diffusion et la couverture de

zone dans les réseaux de capteurs sans fil est d’utiliser une architecture hiérarchisée

appelée encore Clustring [5]. Cette architecture permet de regrouper les capteurs

proches géographiquement en clusters et d’utiliser des schémas de routage différents au

sein des clusters et entre les clusters. Ainsi un tel capteur au sein d’un cluster stocke la

totalité des informations des capteurs qui font partie de son cluster et seulement une

partie des informations qui concernent les autres clusters. Dans cette architecture,

seulement les cluster-Head et les nœuds passerelles sont responsables du cheminement

de l’information captée par un capteur à la station de base.

2.2.7 Étude Comparative des Protocoles de communication sans fil Jin-Shyan Lee et al. Sont arrivés à faire une étude comparative entre les protocoles

de communication sans fil à courte distance, l’étude a donné un tableau comparatif entre

quatre en montrant les caractéristiques de ces derniers. La comparaison était faite en

prenant en considération plusieurs critères importants parmi eux on trouve besoin de

mémoire, durée de vie, nombre de nœuds et la portée, les résultats de cette étude se

résume dans le tableau 1.1 ci-dessous où on va comparer entre trois protocoles :

Bluetooth, Wifi et ZigBee [18] :


24

Protocoles\

Critères

Bluetooth Zigbee Wifi

IEEE 802.15.1 208.15.4 802.11a/b/g

Besoin

mémoire

+250kb 4-32kb +1mb

Durée de vie Jours Années Heures

Nbr de nœuds 8 +65000 32

Vitesse de

transfert

1mb/s 250kb/s 54mb/s

Portée 10m 100m 100m

Tableau 2.1 Comparaison entre les protocoles de communication [18]

2.3 Estimations des distances dans les RCSF Parmi les méthodes de localisation dans les réseaux de capteurs il existe deux

catégories, les méthodes qui ne sont pas basées sur la distance inter-nœuds et d’autres

qui y sont. Les premières sont celles qui ne calculent pas de distances entre voisins.

Elles utilisent d’autres informations telles que la connectivité pour estimer la position

des nœuds.

Les deuxièmes sont des méthodes qui estiment les distances entre les nœuds pour

calculer les positions. Plusieurs techniques sont développées pour les estimations des

distances entre les nœuds voisins. Parmi lesquelles nous trouvons celles qui sont basées

sur les dispositifs radio ,comme la méthode de la force du signal reçu « Received Signal

Strength Indication (RSSI) »Pour simplifier, dans la suite ce dispositif sera appelé une

radio et la technique d’estimation de la distance par le nombre de sauts radios « Radio

hop count » ;et celles qui sont fondées sur l’utilisation d’autres matériels (microphones,

etc.) comme la technique de la différence entre les temps d’arrivée de deux signaux «

Time Différence of Arrival (TDoA) » et celle qui estime l’angle d’arrivée du signal«

Angle of Arrival (AoA) ».[7]


25

2.3.1 RSSI (Received Signal Strength Indicator) Il faut savoir que plus le signal ne se propage, plus sa puissance ne s’affaiblit. La

perte de puissance entre un émetteur et un récepteur est proportionnelle à la distance

parcourue. Si le nœud récepteur connait la puissance du signal émis, il peut déterminer

la dégradation du signal reçu.

Le RSSI est une sortie du récepteur du signal radio. Cette sortie fournit un signal lié

à l'intensité du signal reçu (le RSSI est une tension). La tension RSSI (Received Signal

Strength indicator) est en relation directe avec le niveau RSL (niveau du signal reçu) par

exemple une tension RSSI de 0.25Vcc est relative à un RSL de -10 dB. Comme il est

communément admis, on utilisera le terme RSSI pour indiquer la puissance du signal

reçu en dB en référence à une tension. [19]

En pratique, les mesures par RSSI contiennent des erreurs. Ce bruit se produit parce

que la propagation des ondes radio tend à être fortement non uniforme dans des

environnements réels. Par exemple, la radio se propage différemment sur l’asphalte que

sur l’herbe. Des obstacles physiques tels que les murs, meubles, etc., reflètent et

absorbent les ondes radio. Par conséquent, la précision sur la distance en utilisant la

force du signal n’est pas bien démontrée par rapport à d’autres techniques comme

la«TDoA ».

2.3.2 Time Difference of Arrival (TDoA) La technique « TDoA » requiert d’autres matériels et elle n’est pas basée sur le

signal radio seulement. En effet, chaque nœud devrait être équipé d’un haut-parleur et

d’un microphone.

Certains systèmes utilisent les ultrasons alors que d’autres utilisent des fréquences

audibles. Toutefois, la technique mathématique est indépendante du matériel particulier.

L’émetteur envoie tout d’abord un message radio. Il attend un intervalle de temps

fixe, tdelai (qui peut être zéro), et ensuite produit un « chirp 2 » fixe sur son haut-

parleur. Un nœud écouteur entend le signal radio, il enregistre l’heure actuelle, tradio,

puis il allume son microphone. Lorsque son micro détecte le « chirp », le nœud garde de

nouveau l’heure actuelle, tson. Une fois il a les trois instants tdelai, tradio et tson, le

nœud écouteur calcule sa distance d à l’émetteur en se basant sur le fait que les ondes

radio propagent beaucoup plus rapidement que le son dans l’air.

d = (vradio vson) × (tson tradio tdelai) où vradio et vson désignent les vitesses

de propagation des ondes radio et du son dans l’air.


26

La méthode « TDoA » est très précise dans des conditions de propagation en ligne

droite et sans obstacles. Elle est plus performante dans des endroits sans écho, et quand

les hautparleurs et microphones sont bien calibrés les uns aux autres. Dans certains cas

la précision de « TDoA » peut être de l’ordre de quelques centimètres pour une distance

supérieure à dix mètres sans aucun calibrage.

L’inconvénient de la technique « TDoA » est qu’elle exige inévitablement des

matériels spéciaux en particulier un haut-parleur et un microphone, où leur calibrage

influence la précision. De plus, la vitesse du son dans l’air varie avec la température de

l’air et l’humidité qui introduit une inexactitude dans l’équation précédente.

Finalement, plusieurs algorithmes utilisent la technique « TDoA » tout simplement

parce qu’elle est beaucoup plus précise par rapport aux autres méthodes qui sont basées

sur la radio. 2« Chirp » est un signal pseudopériodique dont sa fréquence augmente ou

diminue avec le temps. [7]

2.3.3 Angle of Arrival (AoA) Cette méthode consiste à définir une direction entre deux nœuds. La direction

(l’angle) est généralement recueillie par la radio et un ensemble de microphones, qui

permettent à un nœud écouteur de déterminer sa direction par rapport à l’émetteur. Il est

également possible de la recueillir par le moyen d’une communication optique.

Dans cette technique, on a besoin de plusieurs (3-4) microphones spatialement

séparés qui entendent un seul signal transmis. En analysant la phase ou la différence

entre les temps d’arrivée du signal aux différents microphones, il est possible de

découvrir l’angle d’arrivée du signal.

Ces méthodes peuvent obtenir une précision de l’ordre de quelques degrés.

Malheureusement, elles exigent plus de matériels (un haut-parleur et plusieurs

microphones) que la technique « TDoA », donc elle est plus coûteuse et les nœuds

tendent à être plus volumineux.

Il existe peu d’algorithmes de localisation qui sont basés sur la technique « AoA »,

même si plusieurs d’entre eux sont capables de l’utiliser quand elle est présente. [7]

2.3.4 Time Of Arrivals Le TOA (Time Of arrival) est un système de localisation basé, sur le temps mesure,

sur les points d’accès l’instant d’arrivée du signal émis par le mobile. Si les horloges du

mobile et du point d’accès ne sont pas synchronisées, il faut ajouter une inconnue de

temps à l’équation.


27

Contrairement aux équipements de localisation utilisant la puissance, la précision du

système peut être améliorée en augmentant le rapport signal sur bruit ou la largeur

effective de la bande. Comme il est possible d’atteindre une très grande précision de

localisation, par exemple 2 à 3cm avec une largeur de bande de 1.5 GHz et un SNR de 0

dB, la qualité de la mesure du temps et la synchronisation de tous les nœuds influent

fortement sur les performances.

Il est possible de s’affranchir du problème de synchronisation des horloges entre le

mobile et les points d’accès en travaillant avec des différences de temps d’arrivée

(TDOA). Dans ce cas, la différence de temps d’arrivée d’un signal émis par un mobile

sur deux points d’accès est calculée. Dans l’espace, le lieu géométrique des positions

possibles du mobile est décrit par un hyperboloïde dont les foyers sont les deux points

d’accès utilisés.

Trois mesures de TDOA, résultant de la réception simultanée du signal sur trois

points d’accès distincts, sont nécessaires pour calculer la position du mobile. Etant

donné la complexité de l’environnement construit, seule une très forte densité de points

d’accès, permet d’envisager une telle configuration. [20]

2.4 Synthèse Nous avons choisi comme protocole de communication le protocole ZigBee en se

basant sur la comparaison faite par Jin-Shyan Lee et al. Qui a prouvé l’avantage de ce

protocole par rapport à d’autres comme le wifi et le Bluetooth surtout en termes

d’autonomie.

En ce qui concerne l’emplacement des capteurs, nous nous sommes inspirés du

projet du professeur Guang Zhong Yang [10] qui a décidé de les placer derrière l’oreille

des athlètes ; l’avantage qu’offre cette solution est le fait que sa position ne gêne pas

l’aérodynamique du sportif. D’après les travaux des chercheurs de l’institut Fraunhofer

ISC [12] ils ont réussi à développer des capteurs de pression souple avec des matériaux

stretch qui peuvent être intégrer sous les vêtements, c’est pourquoi nous avons choisi

comme emplacement d’un des capteurs le torse du sportif.


28

Les avantages qu’offrent ces emplacements sont:

La stabilité du capteur qui est meilleure que les autres emplacements (par

exemple la tête ne bouge pas trop par rapport aux mains et aux pieds).

Dans ce cas (derrière l’oreille ou sur le torse) le capteur sera dans un environnement

moins agressif.

L’emplacement n’est pas gênant et ne trouble pas l’aérodynamique du corps.

Pour ce qui est de la durée de vie d’un réseau de capteurs sans fil, qui a été étudiée

dans les travaux de Manish Bhardwaj et al. [15,16] Où Ils supposent une source de

données distribuée de façon aléatoire dans une région avec une certaine densité de

probabilité, et le puits (Station de Base) est situé en un point fixe. Ils calculent la

puissance minimale requise pour transmettre un bit de la source au puits, puis ils

calculent la borne supérieure de la durée de vie du réseau sur la base de cette

consommation minimale d’énergie. De notre part nous allons utiliser cette solution pour

connaitre la limite de notre réseau afin de l’utiliser le plus possible.

Restant sur le même concept, dans la thèse de doctorat de monsieur LEHSAINI

Mohamed qui a étudié la diffusion et la couverture de zone basées sur le clustering dans

les réseaux de capteurs sans fil, dans laquelle il a expliqué l’une des solutions

communément proposées pour ce problème qui est d’utiliser une architecture

hiérarchisée appelée clustering. Cette architecture permet de regrouper les capteurs

proches géographiquement en clusters et d’utiliser des schémas de routage différents au

sein des clusters et entre les clusters. Ainsi un tel capteur au sein d’un cluster stocke la

totalité des informations des capteurs qui font partie de son cluster et seulement une

partie des informations qui concernent les autres clusters. Dans cette architecture,

seulement les cluster-Head et les nœuds passerelles sont responsables du cheminement

de l’information captée par un capteur à la station de base. Nous nous sommes inspirés

de cette technique pour notre modèle car elle offre l’avantage de l’économie d’énergie

(il n’y a pas trop de transmissions) et aussi il sera plus facile de planifier en utilisant

quelques membres du réseau (cluster-Head) qui sont responsables et qui contrôlent la

totalité du réseau sur tout l’acheminement de l’information vers la station de base.


29

2.5 Conclusion L’un des principaux objectifs des réseaux de capteurs sans fils est de trouver le

meilleur chemin pour l’envoi des paquets c’est pourquoi nous avons consacré toute une

partie aux protocoles de routage .Nous avons cité les principales classes de routage dans

les réseaux de capteurs sans fil.

Nous avons exploré à travers ce chapitre les différents objectifs des travaux de

recherches sur les réseaux de capteurs sans fils, ceci à partir de plusieurs études déjà

établies ; ainsi que les différentes méthodes pour estimer les distances dans ce type de

réseaux. Nous pourrons alors dans le troisième chapitre faire nos choix et créer notre

propre modèle.

Chapitre III : Conception de DREEM

30

3 Conception du Modèle DREEM


31

3.1 Introduction Suivre l’état d’un sportif est un travail qui demande plusieurs investigations, en

effet l’interaction de plusieurs disciplines entre en jeu. En implantant des capteurs sur

l’athlète, ces capteurs doivent être placés de manière intelligente dans le but de ne pas le

gêner lors de son activité physique. Ces capteurs pourront communiquer entre eux pour

ensuite reléguer les informations collectées à la station de base.

L’un des problèmes majeurs de ces réseaux de capteurs est de trouver le protocole

de routage le mieux adapté afin de consommer le moins d’énergie possible.

Effectivement, la plupart des recherches actuelles se focalisent soit sur des

protocoles d’accès au médium, soit sur des protocoles de routage sans tenir compte de la

possibilité que certains des capteurs composant le réseau soient mobiles (des capteurs

positionnés sur les bras et/ou pieds) ce qui implique un changement momentané de la

topologie. Dans ce chapitre nous proposons de nouveaux mécanismes, basés sur

l'intelligence artificielle permettant d’une part de répondre au souci de mobilité dans un

réseau à fortes contraintes, et d’autre part d'économiser l'énergie des capteurs et ainsi

celle du réseau. Ceci, à travers le modèle « DREEM » composé d’une stratégie de mise

en veille des capteurs que nous proposons, un algorithme de localisation et un protocole

de routage. La solution est faite de telle sorte à ce que la qualité du monitoring ne soit

pas affectée et que le routage des informations soit optimale.


32

3.2 Dynamic Routing Energy Efficient Model (DREEM) Afin de répondre au mieux à la problématique posée au début de ce mémoire nous

avons proposé le modèle DREEM, cette solution permet non seulement d’économiser

l’énergie mais aussi d’assurer la qualité des données en assurant la qualité des liens par

lesquels passent ces dernières. L’architecture de notre modèle est décrite dans la

figure3.1.

3.2.1 Architecture du modèle DREEM

Notre modèle se compose de trois principaux modules (Stratégie de la mise en

veille, choix dynamique de la topologie, et routage avec économie d’énergie) qui sont

appliqués sur le réseau de capteurs sans fil. Les sections suivantes décrivent chacun des

composants du modèle DREEM .

3.2.2 Réseau de capteurs sans fil Notre réseau est constitué des différents capteurs qui seront fixés sur le corps de

l’athlète. Dans ce réseau chaque nœud capteur représente une source de données ;celles-

ci devront être stockées, en les acheminant vers la station de base.

Figure 3.1 Architecture du modèle DREEM


33

a) Emplacement des capteurs Nous avons choisi les emplacements des capteurs, en nous inspirant notamment de

quelques travaux cités dans l’état de l’art. Ceci est réalisé via l’utilisation de 18 capteurs

et une station de base qui sont disposés d’une manière à se trouver à une distance

inférieure à 0.52 m de son plus proche voisin. La figure 3.2 montre l’emplacement de

chaque capteur sur le corps de l’athlète.

Figure 3.2 Emplacement des capteurs sur le corps de l'athlète

b) Etats du sportif et topologies Nombreuses études sont faites sur les athlètes, notamment sur les mouvements de

ces derniers ; afin d'améliorer leurs rendements et préserver leur santé ou encore pour

créer des produits adéquats.

Nous nous sommes basés sur quelques études ; plus particulièrement sur l’étude

biomécanique de la course à pied [22], afin de pouvoir déterminer les différents états sur

lesquels nous travaillerons. Ces mouvements sont particulièrement réguliers et sont

conditionnés par deux paramètres qui sont la morphologie de l'athlète et le type du

sport.

Pour notre étude nous avons pris comme exemple d’activité sportive « la course à

pied » et nous avons choisi les états essentiels d'un athlète ayant une morphologie


34

normal (1.80m). Cette étude s’insert dans le domaine médical sportif. Elle consiste en

une surveillance permanente des mouvements d’un athlète.

C’est pour cela qu’il faut commencer par déterminer les différents états du sportif,

nous en avons défini quatre : L’état repos, à vos marques, prêts et partez, nous assotions

à chaque état la topologie adéquate suivant l’emplacement des capteurs déjà défini

précédemment. Les points essentiels du départ impliquent trois ordres : «à vos

marques», « prêts » et « partez ».

Etat « À vos marques »

L’ordre « à vos marques » est utilisé pour indiquer à l’athlète de s’approcher de la

ligne de départ pour commencer la course. Se tenir derrière la ligne de départ, en

position décontractée, le pied d’appui devant. Placer le bout du pied arrière derrière le

talon du pied avant, à environ 20-30 cm. Lever légèrement les yeux en fixant le regard

devant soi [23]. La figure 3.3 montre la topologie que nous avons définie et les

différents liens de communication. Avec :

Figure 3.3 Emplacement des capteurs et topologie pour l'état à vos marques

Dans la figure 3.3(A) le côté droit (MD, CoD, ED, OD) n’est pas visible puisque

nous travaillons dans le 2D (dans le plan) ; mais il a le même comportement du côté

gauche où le capteur de l’oreille droite va envoyer ses paquets au capteur de l’épaule

droite et ce dernier va les transférer avec ses paquets au capteur significatif, qui se

OD, OG: oreille droite, Gauche.||MD, MG : main droite, gauche. ||PD, PG : pied droit, gauche

CoD, CoG : Coude droit, gauche.||GD, GG : genoux droit, gauche.||CD, CG : cuisse droit, gauche


35

trouve au niveau du torse de l’athlète. La figure 3.3 (B) montre la disposition des

capteurs sur le corps de l’athlète.

Etat « Prêts »

À « prêts », l’athlète doit rester le plus immobile possible. Fléchir légèrement le

genou avant, à environ 120 degrés, en reportant le poids du corps sur la pointe du pied

avant (pied d’appui).

Plier le bras opposé au pied avant et le tenir devant soi. Reculer l’autre bras, la main

légèrement fermée près de la hanche. Rester le plus immobile possible [23]. Cela est

illustré dans la figure 3.4 (B) ainsi que la topologie associée à l’état figure 3.4 (A).

Figure 3.4 Emplacement des capteurs et topologie pour l'état prêts

Même remarque pour le coté droits, il se comporte comme le côté gauche en ce qui

concerne le transfert des paquets de l’oreille vers le nœud significatif.

Etat « Partez »

L’ordre « partez » indique à l’athlète de commencer à avancer figure 3.5 (B). En

général, cet ordre est donné par le son d’un pistolet de starter ou d’un autre dispositif,

comme un sifflet. Avancer la jambe arrière, le genou en premier, en balançant le bras

avant en arrière. Pousser fortement sur la pointe du pied avant (pied d’appui) en

balançant énergiquement le bras arrière en avant. Rester baissé et utiliser les bras pour


36

tirer le corps en avant [23]. La topologie de cet état est illustrée dans la figure 3.5 (A)

Figure 3.5 Emplacement des capteurs et topologie pour l'état partez

Même remarque pour le côté droit, il se comporte comme le côté gauche en ce qui

concerne le transfert des paquets de l’oreille vers le nœud significatif.

Etat «Repos »

La topologie associée à l’état repos est illustrée dans la figure 3.6 (B)

Figure 3.6 Emplacement des capteurs et topologie pour l'état repos


37

c) Détection de l’état de l’athlète Afin d’identifier l’état de l’athlète nous avons fait appel à deux types de paramètres,

le premier est utilisé pour assurer la qualité du lien, en utilisant les LQE (Link quality

estimators) [24] plus précisément le ETX (Expected Transmission Count) qui est

d’ailleurs basé sur le PRR (Packet Reception Ratio) et le Four-bit qui est basé sur le

ETX, jugés les meilleurs selon l’étude comparative faite par Nouha Baccour et al. [24].

Le deuxième type de paramètre permet de localiser le capteur en question, afin

d’identifier l’état dans lequel se trouve l’athlète. Parmi les méthodes de localisation

dans les réseaux de capteurs nous distinguons deux catégories, les méthodes qui ne sont

pas basées sur la distance inter-nœuds et d’autres qui y sont. Les premières sont celles

qui ne calculent pas les distances entre voisins. Elles utilisent d’autres informations

telles que la connectivité pour estimer la position des nœuds. Les deuxièmes sont des

méthodes qui estiment les distances entre les nœuds pour calculer les positions [7].

Plusieurs techniques sont développées pour les estimations des distances entre les

nœuds voisins. Pour notre cas nous avons choisi d’utiliser ce type de méthode avec

comme technique d’estimation des distances la méthode de la force du signal reçu «

Received Signal Strength Indication (RSSI) » [7]. La méthode RSSI nous semble

adéquate car elle ne nous oblige pas à intégrer de nouveaux équipements autres que

ceux qui existent par défaut dans chaque capteur (leurs radios).

Pour identifier les états de l’athlète, nous nous sommes également basés sur les

distances entre certains capteurs :

Les capteurs choisis pour vérifier l’état « à vos marque » sont :

o Le capteur numéro 16 situé sur la hanche gauche et le numéro 14 situé

sur le pied gauche. Dist (14, 16) <=0.5m

o Les capteurs 7, 3 du bras droit et 8, 4 du bras gauche doivent avoir la

même distance entre eux, Dist (3, 7)=Dist (4, 8) <=0.6 m

Les capteurs choisis pour vérifier l’état « prêts » sont :

o Les capteurs 10 et 14 de la jambe gauche. 0.3<=Dist (10, 14) <=0.5 m.

o Le capteur 16 sur la hanche gauche et le capteur 14 sur le pied gauche, Dist (14, 16)>0.5m


38

Les capteurs choisis pour l’état « partez » sont :

o Les capteurs 10 et 14 de la jambe gauche. Dist (10, 14)>=0.5 m.

o Les capteurs 7, 3 du bras droit et 8, 4 du bras gauche. Dist (3, 7) <=0.4m,

Dist (4, 8) <=0.4 m

Les capteurs choisis pour l’état « repos » sont :

o Les capteurs 10 et 14, 11 et 9 où Dits(10,14)=Dist(11,9)>=0.7 m

o Les capteurs 7, 3 du bras droit et 8, 4 du bras gauche doivent avoir la

même distance entre eux, Dist (3, 7)=Dist (4, 8)>0.64 m

3.2.3 Stratégie de mise en veille L’utilisation dominante de la radio est souvent pour les communications multi-saut

qui correspondent, en général, à l’envoi des données des nœuds vers une ou plusieurs

stations de base. Pour conserver l’énergie d’un nœud capteur, l’idéal est de pouvoir

éteindre sa radio si ce dernier n’est pas une source de donnée ni un relais de routage

dans la communication multi-saut. Éteindre les radios, cependant, rend les nœuds

indisponibles pour la communication multi-saut [7].

Pour notre modèle nous avons décidé de mettre en place une horloge pour

déterminer parmi le réseau de capteur, quel capteur doit être actif et quel est celui qui

doit être en veille. Ceci suivant certaines règles :

L’ordre selon l’importance d’un rôle de capteur.

La procédure se répète périodiquement.

Au moment où les capteurs d’un type sont actifs, les autres sont en veille.

N° Rôle Durée Nœuds responsable 1 Pression artérielle 10minutes 5, 8, 17, 11 2 ECG 5minutes 6, 7, 15, 14 3 Circulation du sang et de

l´oxygène

10minutes 16, 9, 10, 13

4 Respiration

10minutes 18, 12, 4

5 Température 5minutes 1, 2, 3 Tableau 3.1 Rôle des capteurs

Afin de pouvoir mettre en veille les capteurs selon leurs types dans le tableau 3.1

ci-dessus, nous proposons l’algorithme illustré dans le tableau 3.2, nous commençons

d’abord par la définition de quelques variables et fonctions comme suit:

[Clock seconds] permet d’obtenir le temps actuel en secondes, Tous les

capteurs seront en mode veille au lancement de l’algorithme.


39

A. Nous mettons Set IT [clock seconds] au début de l’algorithme pour garder le

temps initial de lancement, juste après nous réveillerons les capteurs de type1

avec la fonction «Réveille-toi ». Il faut aussi une variable E pour l’état de

l’énergie d’un capteur, cette variable va être parmi les conditions de la boucle.

B. Nous définissons les différents types de capteurs dans une variable « Type » qui

est initialisée a type(1), mais d’abord nous commençons par la création de ces

types, exemple Set type(1) [N5, N8, N11, N18] pour la tension artérielle…etc.

Une variable Type(i) est nécessaire avec i initialisé a 1.

C. Nous allons mettre une variable TE pour le temps écoulé pour chaque type afin

de connaitre le type suivant qui va être réveillé. On initialise TE à 0.

3.2.4 Choix dynamique de la topologie Avant d’acheminer les informations vers la station de base, nous avons besoin de

connaitre quelle route nous devrons suivre, cette route est choisie selon les différentes

positions des nœuds capteurs ; pour cela nous utiliserons un algorithme de localisation.

a) Algorithme CTA (Closer tracking Algorithm) Yu-Tso Chen et al. [27], ont proposé l’algorithme CTA basé sur la métrique RSSI

(Received signal Strength Indication). Cet algorithme permet de localiser les nœuds

mobiles en se basant sur la fusion de deux algorithmes qui sont le Real Time Tracking

(RTT) et une version améliorée de Fingerprinting (FPT) appelée Approximately Closer

Approach (ACA). L’algorithme est décrit comme suit :

Tableau 3.2 Proposition d'une stratégie de mise en veille

Tant que (e>10) Si (type==1|type==3|type==4) Durée=600 ; Finsi Si (type= =2|type= =5) Durée=300 ; Finsi

Tant-que (TE<=durée) {TE= [clock seconds]-TI} Ftq Envoie msg « Sommeille » aux capteurs Type ;

Si (type==type(5)) i=0; Finsi Type = Type (i+1); TI= [clock seconds] ; Envoie msg « Réveille-toi » aux capteurs Type ; TE=0;


40

Les variables utilisées dans cet algorithme figurent sur les tableaux (3.3, 3.4 et 3.5):

La valeur du seuil RSSI pour RID dans une distance d est stockée dans une base de

données, ces valeurs sont obtenues après une phase d’apprentissage. Les arguments

physiques obtenus de ZigBee « blind node » sont dans le tableau 3.4 suivant:

Les termes dérivés sont calculés à partir des termes primitifs et physiques, ils

sont cités dans le tableau 3.5:

Les termes primitifs

: Le nombre des nœuds références dans un saut de «blind node ».

BID : une identification prédéfinie du «blind node » (objet mobile).

RID : une identification prédéfinie d’un nœud référence où

[ ][ ] : Le RSSI d’un RID dans un seuil prédéfini selon la distance d

: Pour indiquer que la méthode utilisée est Approximately Closer Approach

: Pour indiquer que la méthode utilisée est Real Time Tracking

Les termes primitifs

: Le nombre des nœuds références dans un saut de «blind node ».

BID : une identification prédéfinie du «blind node » (objet mobile).

RID : une identification prédéfinie d’un nœud référence où

[ ][ ] : Le RSSI d’un RID dans un seuil prédéfini selon la distance d

: Pour indiquer que la méthode utilisée est Approximately Closer Approach

: Pour indiquer que la méthode utilisée est Real Time Tracking

Tableau 3.3 Les termes primitifs de l'algorithme CTA

Les termes physiques

( ) : La valeur actuelle de RSSI mesuré de x, où x se réfère à RID

rid : un index de où <

Tableau 3.4 Les termes Physique de l'algorithme CTA

CloseList[x] : une liste RID de tri par ( ), avec ( ) [ ][ ]

et ( ) ( 1), 1

SortedList[x] : une liste RID de tri par ( )

Avec SortedList[x] SortedList[x 1] .

ClosestRID : un rid se réfère à RID, qui représente le nœud le plus proche du

« Blind node BID» avec ClosestRID .

: un enregistrement pour suivre le nœud mobile.

: Mode de localisation utilisé actuellement (c=ACA ou c= RTT)

Tableau 3.5 Les termes drivés de l'algorithme CTA


41

Le style de localisation de FTP ainsi que celui de RTT, possèdent des avantages et

des inconvénients. Les deux algorithmes sont complémentaires, c’est pour cela que les

développeurs de l’algorithme CTA ont combiné les deux, en choisissant le bon moment

pour exécuter chacun. L’algorithme passe par quatre étapes :

Etape 1 construire la liste des voisins.

Etape 2 choisir le mode d’exécution.

Etape 3 adapter une liste pour aider à la localisation.

Etape 4 utiliser l’algorithme fingerprinting amélioré ACA(Approximately

Closer Approach).

Le pseudo code de l’algorithme CTA est décrit dans les tableaux 3.6 et 3.7 suivants:

Algorithm_Closer_Tracking (int * )

{//////Initial////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Short CloseList [8] = {-1}; Int k=0; Const int row=3; Const int col=2; ////// Etape 1 (Construire la liste des voisins)////////////////////////////////////////////////

01 for (dis = 0.5; dis <= 2.0; dis += 0.5) { 02 for (rid = 1; rid <= ; rid++) { 03 if ( [rid] within [rid] [dis]) { 04 CloseList[k] = rid; 05 k++; 06 }//end if 07 }//end for 08} //end for loop ////// Etape 2 (choisir le mode d’exécution)////////////////////////////////////////////////////

09 if (k == 0) {// No record in the CloserList 10 = 11 break; //Change to Real-Time Tracking Mode12} //end if ////// Etape 3 (adapter l’aider de position)/////////////////////////////////////////

//////seulement ClosestRID dans le CloseList//////////////////////////////////////

13 if (k == 1) { 14 for (int x = 1; x < ; x++) { 15 CloseList[x] = SortedList[x-1]; 16 } //end for 17 k = ; 18} // end if Tableau 3.6 Pseudo Code CTA (1) [27]


42

b) Nos modifications Afin de pouvoir fusionner cet algorithme et l’adapter à notre modèle, nous avons

injecté quelques instructions. Ces instructions sont faites au niveau de la première étape

en rouge.

Les modifications sont présentées dans le tableau 3.8 où nous avons ajouté une

colonne afin de sauvegarder non seulement le nœud référence mais aussi sa distance par

rapport au nœud mobile. Pour la même raison nous avons fait presque les mêmes

modifications dans l’étape 4 tableau 3.9 mais en les appliquant sur ClosestRID:

//////Etape 1 (Consteruir la liste des voisins)////////////////////////////////////////////////

01 for (dis = 0.5; dis<= 2.0; dis += 0.5) { 02 for (rid = 1; rid < = ; rid++) { 03 if ( [rid] within [rid] [dis]) { 04 CloseList[k].RID = rid; CloseList[k].d= dis; 05 k++; 06 }//end if 07 }//end for 08} //end for loop

Tableau 3.8 Modifications sur étape 1 de CTA

//////Etape 4 (Approximately Closer Approach)///////////////////////////////

19 ClosestRID = CloseList [0]; 20 for (int s = 0; s < k; s++) { //FPT 21 switch (CloseList[s+1] - ClosestRID) { 22 case 1: 23 [s] = R2; break; 24 case -1: 25 [s] = R4; break; 26 case col: 27 [s] = R3; break; 28 case -col: 29 [s] = R1; break; 30 default: //other 4 direction 31 } //end switch 32} //end for 33 = } //end Closer Tracking Algorithm

Tableau 3.7 Pseudo Code CTA (2) [27]


43

Dans notre modèle tous les nœuds capteurs possèdent un id selon les positions.

Suivant cette position, nous avons pris en plus du nœud référence « RID » le plus

proche, sa distance par rapport au nœud mobile. Nous avons également ajouté à

l’algorithme CTA le tableau des nœuds mobiles TBid. Nous pouvons ainsi détecter les

différents états de l’athlète proposés précédemment suivant les conditions associées à

chaque état par le calcul des différentes distances entre les capteurs concernés.

Après une communication entre les nœuds références, chacun de ces derniers va

mettre à jour son tableau TBid.

3.2.5 Routage avec économie d’énergie Afin de prolonger la durée de vie du réseau de capteurs et d’assurer la qualité des

liens radios entre eux, nous avons choisi le protocole de routage ELQR (Energy and

Link Quality based Routing tree).

//////Etape 4 (Approximately Closer Approach)///////////////////////////////

19 ClosestRID.RID = CloseList [0].RID; 34 ClosestRID.d = CloseList [0].d; 20 for (int s = 0; s < k; s++) { //FPT 21 switch (CloseList[s+1].RID - ClosestRID.RID) { 22 case 1: 23 [s] = R2; break; 24 case -1: 25 [s] = R4; break; 26 case col: 27 [s] = R3; break; 28 case -col: 29 [s] = R1; break; 30 default: //other 4 direction 31 } //end switch 32} //end for 35 TBid [BID].ID=BID; 36 TBid [BID].RID=ClosestRID.RID; 37 TBid [BID].distance=ClosestRID.d; 33 = } //end Closer Tracking Algorithm

Tableau 3.9 Modifications sur étape 4 de CTA


44

c) Algorithm de routage ELQR (Energy and Link Quality based Routing tree). A. Sivagami et al. Ont développé le protocole de routage (ELQR) [28], qui prend

en considération la qualité des liens et l’économie d’énergie. Pour les réseaux qui

possèdent une contrainte d’énergie comme les réseaux de capteurs sans fil, la

retransmission des paquets joue un rôle important dans la durée de vie du réseau ; afin

d’améliorer cette durée les retransmissions seront minimisées en envoyant les paquets

via des canaux qui possèdent une bonne qualité. En plus la durée de vie du réseau va

être augmentée en équilibrant les charges sur les nœuds qui possèdent la meilleure

qualité de lien. La figure 3.7 de [28] montre l’architecture de cet algorithme.

Dans l’algorithme ELQR, la table de routage possède une entrée additionnelle qui

contient l’énergie résiduelle des nœuds voisins. L’algorithme cherche le nœud avec

l’énergie résiduelle la plus élevée et le minimum ETX, ce nœud sera choisi comme

nœud parent. Si les nœuds ne satisfont pas ces deux conditions alors le nœud qui

possède la plus grande énergie avec un ETX inférieur au seuil sera considéré comme

le saut suivant, sinon nous prenons le nœud avec le minimum ETX et une énergie

supérieure au seuil . Dans le cas où aucune de ces conditions n’est satisfaite le nœud

optimal suivant sera considéré en vérifiant la table de routage à nouveau. Le nœud avec

un max d’énergie et une mauvaise qualité de lien ou avec une bonne qualité de lien et

un minimum d’énergie sera éliminé de la liste de transmission. L’algorithme ELQR est

donné dans le tableau 3.10ci-dessous :

Figure 3.7 Architecture d'ELQR [28]


45

/////////////////////////////// 1. Initialize ()/////////////////////////////// MaxEnergy =0 MinETX= 0xFFFF =50 /////////////////////////////// 2. RouteSearch ()/////////////////////////////// Switch (etat) { Case 1: RoutingTable = Table1; break; Case 2: RoutingTable = Table2; break; Case 3: RoutingTable = Table3; break; Case 4: RoutingTable = Table4; break; Case 5: RoutingTable = Table5; break; Default: // RoutingTable = Table5; } //end switch For RoutingTable[i] If ((maxEnergy < RoutingTable[i].energy) & (RoutingTable[i].valid)) maxEnergy= RoutingTable[i].energy BestEnergyRoute=RoutingTable[i].nodeid If (minETX > RoutingTable[i].ETX) & (RoutingTable[i].valid)) MinETX =RoutingTable[i].ETX BestETXRoute= RoutingTable[i].nodeid /////////////////////////////// 3. ParentSelection ()/////////////////////////////// //Choose the link with high energy and good quality link If (bestETXRoute == bestEnergyRoute) { Parent = bestEnergyRoute.nodeid ;} //Choose the best ETX path elseif (bestETXRoute.Energy > ) Parent=bestETXRoute.nodeid //Choose the best Energy path elseif (bestEnergyRoute.ETX < (minETX + )) Parent bestEnergyRoute.nodeid

= + * Round/ 100 // search for the next alternative parent elseif bestEnergyRoute.valid = 0; bestETXRoute.valid = 0; Repeat step 1

Tableau 3.10 Modifications sur étape 2 d’ELQR


46

Les modifications que nous avons faites sont en rouge. Grace à celles-ci nous allons

d’abord choisir la topologie adéquate (suivant l’état de l’athlète) ensuite nous lancerons

l’algorithme ELQR.

3.2.6 Fonctionnement du modèle En plus des variables utilisées dans les algorithmes cités précédemment et pour

mieux comprendre le fonctionnement de notre modèle nous avons défini les notions

suivantes:

Chaque capteur possède :

o Une variable E pour indiquer son énergie résiduelle, celle-ci est

calculée en utilisant les mêmes méthodes logicielles que ELQR[28].

o Un entier type qui indique sa tâche selon les numéros définis dans le

tableau 3.1 de rôles des nœuds.

o Un ID afin de l’identifier

o Une variable booléenne ETAT qui indique son état : actif (vrai), en

veille (faux). Cette variable est initialisée à faux.

Une fonction Signal(), pour réveiller ou mettre les capteurs en

veille.Nœud.Signal() {Si (node.ETAT==true) node.ETAT=false

Else node.ETAT= true ; Return node.ETAT}, nous commençons par

réveiller les nœuds références ( Si (node.id==RID) node.Signal()) .

Une fonction Dist(), qui calcule la distance entre deux noeuds en utilisant le

tableauTBid de l’algorithme de localisation. Cette fonction a comme

argumment les identifians des nœuds.

Une variable Topo pour indiquer quelle topologie nous devons suivre. Ceci

est fait selon l’état de l’athlète en utilisant les conditions associées à chaque

état.

Dans le cas d’un routage qui passe par des nœuds en veille, nous allons

réveiller ces derniers afin d’accomplir la tâche de routage et nous allons les

mettre en veille à nouveau une fois cette tâche terminée.

Le pseudo code de l’algorithme général du modèle DREEM se trouve dans les

tableaux(3.11 3.12 et 3.13)


47

Début DREEM ////// Etape 1 Initialisation////// Ti= [Clock secondes]; TE=0; Type=1; Short CloseList [8] = {-1}; Int k=0; Const int row=3; Const int col=2; ////// Etape 2 Stratégie de veille////// Tant-que (node.E> ) {MaxEnergy =0 ; MinETX= 0xFFFF ; ß=50; Si (node.type= =1| node.type= =3| node.type= =4) Durée=600 ;Finsi Si (node.type= =2| node.type= =5) Durée=300 ;Finsi Si (node.type= =Type && node.id !=RID) node.Signal();Finsi Tant-que (TE<= durée) { TE= [clock seconds]-TI; ////// Etape 3 localisation (Consteruir la liste des voisins)////// Pour (dis = 0.2 ; dis <= 1.0 ; dis += 0.4) { Pour (rid = 1 ; rid <= N_neighbor ; rid++) { Si (R_now[rid] apartient R_Seuil [rid][dis]){ CloseList[k].RID= rid; CloseList[k].d= dis; K++; } Finsi } Fin pour } Fin pour ////// Etape 4 (choisir le mode d’exécution)////// Si (k == 0) {// Aucun enregistrement dans CloseList M_C= M_RTT; Break; //Aller vers le mode Real-Time Tracking } Finsi

Tableau 3.11 Algorithme du modèle DREEM (1)


48

////// Etape 5 (adapter l’aider de position)////// //////seulement ClosestRID dans le CloseList//////

Si (k == 1) { Pour (int x = 1; x < N_neighbor; x++) { CloseList[x] = SortedList[x-1]; } Fin pour k = N_neighbor; } Finsi

//////Etape 6 (Approximately Closer Approach)/////////////////////////////// ClosestRID.RID = CloseList[0].RID; ClosestRID.d = CloseList[0].d; Pour (int s = 0; s < k; s++) { Switch (CloseList[s+1] .RID - ClosestRID.RID) { Case 1: C_R [s] = R2; break; Case -1: C_R [s] = R4; break; Case col: C_R [s] = R3; break; Case -col: C_R [s] = R1; break; Default: //les 4 autres directions } Fin switch } Fin pour TBid[BID].ID=BID; TBid[BID].RID=ClosestRID.RID; TBid[BID].distance=ClosestRID.d;// on lance une communication entre les //noeuds références pour la mise à jour de leurs tables TBid M_C= M_ACA; Fin Closer Tracking Algorithm

////// Etape 7 Choix de la topologie /////// ///// Fait au niveau des nœuds références après la mise à jour de leurs tables Tbid//////

Si (node.id==RID){ //nous avons déjà indiqué que les RID sont les //identifiants des nœuds références Si (Dist(14,16)<=0.5 && Dist(7,3)<=0.6) topo=1; Finsi //avosmarques Si (0.3<=Dist(14,16)<=0.5 && Dist(14,16)>0.5) topo=2; Finsi //pret Si (Dist(10,14)>=0.5 && 0.35<=Dist(4,8)<=0.4) topo=3; Finsi //partez Si (Dist(10,14)==Dist(11,9)&& Dist(11,9)>=0.7 && Dist(7,3)>0.64) topo=4; Finsi //repos }Finsi } Fintq Switch (Topo) { Case 1: RoutingTable = Table1; break; Case 2: RoutingTable = Table2; break; Case 3: RoutingTable = Table3; break; Case 4: RoutingTable = Table4; break; Case 5: RoutingTable = Table5; break; Default: RoutingTable = Table5 ;} Fin switch



49

////// Etape 8 chercher la route////// Pour RoutingTable[i] { Si ((maxEnergy < RoutingTable[i].energy) & (RoutingTable[i].valid)) { maxEnergy=RoutingTable[i].energy; bestEnergyRoute=RoutingTable[i].nodeid } Finsi Si(minETX > RoutingTable[i].ETX) & (RoutingTable[i].valid) ){ minETX=RoutingTable[i].ETX ; bestETXRoute= RoutingTable[i].nodeid } Finsi }Fin pour ////// Etape 9 Séléctionné les parent////// //choisir le lien avec le plus d'énergie et la meilleure qualité Si (bestETXRoute == bestEnergyRoute){ Si (node[bestEnergyRoute].type !=Type) node[bestEnergyRoute].signal();finsi Parent = bestEnergyRoute.nodeid } //Choisir la meilleure route ETX Sinon si (bestETXRoute.Energy > ) { Si (node[bestETXRoute].type !=Type) node[bestETXRoute].signal();finsi Parent=bestETXRoute.nodeid} //Choisir la route avec la meilleur Energie Sinon si (bestEnergyRoute.ETX < (minETX +ß)) { Si (node[bestEnergyRoute].type !=Type) node[bestEnergyRoute].signal();finsi Parent =bestEnergyRoute.nodeid ß = ß + ß * Round/ 100} // Chercher le parent alternative suivant. Sinon { bestEnergyRoute.valid = 0; bestETXRoute.valid = 0; MaxEnergy =0; MinETX= 0xFFFF; ß=50; Repeat etape 8} Si (node[parent].type !=Type) node[parent].signal();finsi node.Signal(); Si (node.type== 5) Type=0; Finsi Type = Type+1; TI= [clock seconds]; TE=0; }Fintq Fin DREEM



50

3.2.7 Schématisation du Modèle DREEM Ici nous allons présenter un exemple pour clarifier l’idée de notre modèle, nous

allons prendre comme état « l’état repos »ou tous les nœuds sont visibles. Nous

choisissons le rôle « ECG »dont les capteurs 6, 7, 14 et 15 sont responsables.

L’algorithme commence par la localisation des nœuds mobiles nous prenons le

nœud 7 placé sur la main droite pour cet exemple. Le N_neighbor de ce dernier est 2

puisqu’il a 2 nœuds références à un saut (RID : 15, 17) le closestRID est le 15, en

appliquant la dernière étape de CTA nous voyons que le choix est fait sur le R3 (la zone

du nœud 7) comme montré dans la figure 3.8 (B).

Figure 3.8 Localisation de la main droite

Maintenant nous voulons passer les informations captées par le nœud capteur n°14 vers

la station de base comme montrer dans la figure 3.9, si nous prenons en considération

que les capteurs entre la source et la destination sont en veille et que l’utilisation d’une

fréquence radio élevé va affecter la durée de vie de réseau, dans ce cas il faut réveiller

les parents (en utilisant l’algorithme de routage inclus dans DREEM), une fois que la


51

processus du routage est fini nous remettons en veille le parent si son type est différent

de celui de la source.

Le parent va être sélectionné selon le rapport ETX/Energie (section 3.2.5), par exemple

si nous trouvons que le capteur n°13 possède un ETX plus grand que le capteur n°12

avec la même énergie malgré que ce le 13 est plus proche au capteur n°14, l’algorithme

va automatiquement choisi celui avec le minimum ETX qui est n°12. Sans oublié qu’il y

a une topologie à suivre.

Figure 3.9 Routage avec DREEM


52

3.3 Conclusion

Dans ce dernier chapitre, nous avons conçu notre propre modèle, que nous avons

baptisé « DREEM ». La nouveauté et l’originalité de ce modèle réside dans la fusion de

trois techniques minutieusement choisies et adaptées au cas médico-sportif.

Nous avons tout d’abord créé une stratégie de mise en veille propre à notre modèle

dans le but d’économiser au maximum l’énergie du réseau. Dans le même but

(économie d’énergie), nous avons intégré deux autres algorithmes : le premier

spécifique à la localisation et le second pour le routage. La fusion des trois a permis une

complémentarité visant une économie significative d’énergie pour notre modèle.

Conclusion Générale

53

Conclusion générale et perspectives

Notre mémoire a commencé par une étude générale sur les réseaux de capteurs sans fils,

qui a éclairé les différentes facettes des réseaux de capteurs ainsi que leurs

caractéristiques essentielles (limitation en énergie, topologie dynamique, mobilité, etc.).

Nous avons également parlé de la dimension applicative (médicale, domotique,

militaire, etc.) des réseaux de capteurs en raison du lien étroit qui les lie. En effet, avec

la grande variété des applications liées aux réseaux de capteurs sans fil, il est compliqué

de mettre en œuvre des solutions (protocoles, algorithmes, etc.) génériques dont les

spécifications sont totalement indépendantes des applications.

Dans la seconde partie de ce mémoire, nous nous sommes intéressés aux travaux déjà

réalisés dans le domaine des réseaux de capteurs sans fils ; des protocoles et algorithmes

déjà conçus pour pallier aux problèmes majeurs de ce type de réseaux qui est le manque

d’énergie, et la mobilité des nœuds capteurs. Cette partie comprend également d’autres

travaux spécialement dédiés au domaine médical-sportif.

Dans le troisième chapitre, nous avons décrit notre modèle « DREEM » qui se

compose :

1. D’une stratégie de mise en veille, où nous avons proposé un algorithme pour la

réaliser.

2. D’une technique de localisation effectuée en utilisant l’algorithme CTA.

3. D’un mécanisme de routage optimal en minimisant au maximum les

retransmissions de paquets ,en choisissant d’abord la topologie adéquate à l’état

de l’athlète a un moment T donné ensuite en envoyant les paquets aux voisins

ayant le taux d’énergie le plus élevé et une très bonne qualité de liens, ceci en

utilisant l’algorithme ELQR .

Cette combinaison qui constitue notre modèle a fait de lui une des premières solutions

dédiées spécialement au WBAN (Wireless body area network) dans le domaine médico-

sportif où le nombre de capteurs est réduit et le mouvement de l’athlète est fréquent.

Dans la continuité de nos travaux, nous envisageons en termes de perspectives:

Une évaluation de notre modèle via une simulation suivie d’une comparaison

avec les solutions classiques (CTP, ELQR, AODV…etc.).

Une utilisation des métriques F-LQE (Fuzzy Link Quality Estimators):qui sont

basées sur la logique floue (utilisation d’un langage naturel et d’opérateurs

Conclusion Générale

54

logiques) afin d’obtenir plus de précision dans l’estimation de la qualité des

liens.

Une amélioration des performances du protocole de routage ELQR en

améliorant l’algorithme RTT (Real Time Tracking) pour avoir plus de précision

en ce qui concerne la localisation des nœuds.

Un routage externe, en utilisant le protocole MOBINET, qui règle les problèmes

d'hétérogénéité entre les différents protocoles de routage réseaux.

Annexe A

Annexe A

Annexe B

Annexe B

Annexe C

Annexe C

Annexe D

Annexe D

Références

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